La inteligencia artificial débil ( IA débil ) es inteligencia artificial que implementa una parte limitada de la mente o, como IA estrecha , [1] [2] [3] se centra en una tarea limitada.
En términos de John Searle, "sería útil para probar hipótesis sobre la mente, pero no sería mente". [4] La IA débil se centra en imitar cómo los humanos realizan [ dudoso – discutir ] acciones básicas como recordar cosas, percibir cosas y resolver problemas simples. [5] A diferencia de la IA potente, que utiliza la tecnología para poder pensar y aprender por sí misma. Las computadoras pueden utilizar métodos como algoritmos y conocimientos previos para desarrollar sus formas de pensar como lo hacen los seres humanos. [5] Los sistemas de IA potentes están aprendiendo a funcionar independientemente de los programadores que los programaron. La IA débil no es capaz de tener mente propia y sólo puede imitar comportamientos físicos que puede observar. [ dudoso – discutir ] [6]
La IA débil se contrasta con la IA fuerte , que se ha definido de diversas formas como:
Académicos como Antonio Lieto han argumentado que las investigaciones actuales sobre IA y modelos cognitivos están perfectamente alineadas con la hipótesis de la IA débil (que no debe confundirse con la distinción entre IA "general" y "estrecha") y que la suposición popular de que Los sistemas de IA de inspiración cognitiva que defienden la fuerte hipótesis de la IA están mal planteados y son problemáticos, ya que "los modelos artificiales del cerebro y la mente pueden usarse para comprender los fenómenos mentales sin pretender que sean los fenómenos reales que están modelando" [7] (como, por otro lado, implícito en el fuerte supuesto de IA).
La IA restringida puede clasificarse como “limitada a una tarea única y estrechamente definida”. La mayoría de los sistemas de IA modernos se clasificarían en esta categoría”. [8] Estrecho significa que el robot o la computadora está estrictamente limitado a poder resolver solo un problema a la vez. La IA fuerte es, por el contrario, todo lo contrario. La IA fuerte está más cerca del cerebro humano. Todo esto se cree que es el caso del filósofo John Searle. Esta idea de una IA fuerte también es controvertida. Searle cree que la prueba de Turing (creada por Alan Turing durante la Segunda Guerra Mundial , originalmente llamada Juego de Imitación , utilizada para probar si una máquina es tan inteligente como un humano) no es precisa ni apropiada para probar una IA potente. [9]
Las diferencias entre la IA débil y la IA fuerte no están ampliamente catalogadas en este momento. La IA débil a menudo se asocia con tecnología básica como software de reconocimiento de voz como Siri o Alexa . Mientras que una IA fuerte aún no está completamente implementada ni comprobable, solo se fantasea con ella en películas o medios de cultura popular. [10]
Parece que un enfoque para que la IA avance es el de ayudar o ayudar a los humanos. Hay algunos conjuntos de datos o números que ni siquiera nosotros, los humanos, podemos procesar o comprender por completo tan rápido como las computadoras, por lo que aquí es donde la IA desempeñará un papel de ayuda para nosotros. [11] [¿ relevante? ]
Algunos comentaristas [ ¿quién? ] Pienso que la IA limitada podría ser peligrosa debido a esta "fragilidad" y fallar de manera impredecible . La IA limitada podría causar interrupciones en la red eléctrica, dañar las plantas de energía nuclear, causar problemas económicos globales y desviar los vehículos autónomos. [1]
Algunos ejemplos de IA estrecha son AlphaGo , [12] automóviles autónomos , sistemas robóticos utilizados en el campo médico y médicos de diagnóstico. Los sistemas de inteligencia artificial limitados a veces son peligrosos si no son confiables. Los medicamentos podrían clasificarse y distribuirse incorrectamente. Además, los diagnósticos médicos pueden, en última instancia, tener consecuencias graves y, en ocasiones, mortales si la IA es defectuosa o parcial. [13] Otro problema actual con la IA limitada es que el comportamiento que sigue puede volverse inconsistente. [14] Podría resultar difícil para la IA captar patrones complejos y llegar a una solución que funcione de forma fiable en diversos entornos.
Los programas simples de IA ya se han abierto camino en nuestra sociedad sin que nadie se dé cuenta. Algunos ejemplos son la autocorrección para escribir, el reconocimiento de voz para programas de conversión de voz a texto y las grandes expansiones en los campos de la ciencia de datos . [15] Por mucho que la IA, limitada y relativamente general, poco a poco esté empezando a ayudar a las sociedades, también está empezando a perjudicarlas. AI ya había encarcelado injustamente a personas, discriminado a las mujeres en el lugar de trabajo para la contratación, enseñado algunas ideas problemáticas a millones e incluso matado a personas con automóviles automáticos. [16] La IA podría ser una herramienta poderosa que puede usarse para mejorar nuestras vidas, pero también podría ser una tecnología peligrosa con el potencial de que las cosas se salgan de control.
Facebook y otras plataformas de redes sociales similares han podido descubrir cómo utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, o más específicamente la inteligencia artificial restringida, para predecir cómo reaccionarán las personas cuando se les muestren ciertas imágenes. Los sistemas de inteligencia artificial específicos han podido identificar con qué interactuarán los usuarios, en función de lo que publican, siguiendo los patrones o tendencias. [17]
Twitter ha comenzado a tener sistemas de inteligencia artificial más avanzados para descubrir cómo identificar formas de inteligencia artificial más específicas y detectar si los bots pueden haber sido utilizados para propaganda sesgada o incluso con intenciones potencialmente maliciosas. Estos sistemas de IA hacen esto filtrando palabras y creando diferentes capas de condiciones basadas en las implicaciones de la IA en el pasado, y luego detectan si esa cuenta puede ser un robot o no. [18]
TikTok utiliza su algoritmo "For You" para determinar los intereses de un usuario muy rápidamente mediante el análisis de patrones en los videos que el usuario elige ver inicialmente. Este estrecho sistema de inteligencia artificial utiliza patrones encontrados entre videos para determinar qué video debe mostrarse a continuación, incluida la duración, quién ya lo compartió o comentó y la música que se reproduce en los videos. El algoritmo "Para ti" de TikTok es tan preciso que puede descubrir exactamente qué le interesa a un usuario o incluso qué le encanta, en menos de una hora. [19]
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